Was ist der Unterschied zwischen Probit und Logit in R?

Trotz dieser unterschiedlichen Annahmen haben empirische Studien durchweg gezeigt, dass die Probit- und Logit-Modelle dazu neigen, sehr ähnliche Randeffekte zu erzielen. Marginale Effekte stellen die Änderung der abhängigen Variablen dar, die durch eine Einheitenänderung in einer der unabhängigen Variablen verursacht wird und alle anderen Variablen konstant hält.

Diese Ähnlichkeit der Randeffekte legt nahe, dass die Wahl zwischen dem Logit- und dem Probit-Modell in vielen praktischen Anwendungen möglicherweise keinen wesentlichen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse hat. Allerdings sollte sich die Wahl des Modells dennoch an den spezifischen Annahmen und Eigenschaften der vorliegenden Daten orientieren.

Der grundlegende Unterschied zwischen den Logit- und Probit-Modellen dreht sich um die angenommene Fehlerverteilung innerhalb ihrer jeweiligen Rahmenwerke. Das Logit-Modell basiert auf einer standardmäßigen logistischen Fehlerverteilung, die durch eine sigmoidförmige Kurve gekennzeichnet ist.

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Im Gegensatz dazu verwendet das Probit-Modell eine Normalverteilung der Fehler, die allgemein als Glockenkurve bekannt ist. Dieser Unterschied in der zugrunde liegenden Fehlerverteilung ist entscheidend für die Bestimmung der Eignung jedes Modells für bestimmte Analysezwecke.